作者:金色旭光

来源:https://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/15426970.html

1 信号

信号是一种通知或者说通信的方式,信号分为发送方和接收方。发送方发送一种信号,接收方收到信号的进程会跳入信号处理函数,执行完后再跳回原来的位置继续执行。

常见的 Linux 中的信号,通过键盘输入 Ctrl+C,就是发送给系统一个信号,告诉系统退出当前进程。

信号的特点就是发送端通知订阅者发生了什么。使用信号分为 3 步:定义信号,监听信号,发送信号。

Python 中提供了信号概念的通信模块,就是blinker

Blinker 是一个基于 Python 的强大的信号库,它既支持简单的点对点通信,也支持点对多点的组播。Flask 的信号机制就是基于它建立的。Blinker 的内核虽然小巧,但是功能却非常强大,它支持以下特性:

  • 支持注册全局命名信号

  • 支持匿名信号

  • 支持自定义命名信号

  • 支持与接收者之间的持久连接与短暂连接

  • 通过弱引用实现与接收者之间的自动断开连接

  • 支持发送任意大小的数据

  • 支持收集信号接收者的返回值

  • 线程安全

2 blinker 使用

安装方法:

pip install blinker

2.1 命名信号

from blinker import signal# 定义一个信号
s = signal('king')def animal(args):print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')# 信号注册一个接收者
s.connect(animal)if "__main__" == __name__:# 发送信号s.send()

2.2 匿名信号

blinker 也支持匿名信号,就是不需要指定一个具体的信号值。创建的每一个匿名信号都是互相独立的。

from blinker import Signals = Signal()def animal(sender):print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')s.connect(animal)if "__main__" == __name__:s.send()

2.3 组播信号

组播信号是比较能体现出信号优点的特征。多个接收者注册到信号上,发送者只需要发送一次就能传递信息到多个接收者。

from blinker import signals = signal('king')def animal_one(args):print(f'我是小钻风,今天的口号是: {args}')def animal_two(args):print(f'我是大钻风,今天的口号是: {args}')s.connect(animal_one)
s.connect(animal_two)if "__main__" == __name__:s.send('大王叫我来巡山,抓个和尚做晚餐!')

2.4 接收方订阅主题

接受方支持订阅指定的主题,只有当指定的主题发送消息时才发送给接收方。这种方法很好的区分了不同的主题。

from blinker import signals = signal('king')def animal(args):print(f'我是小钻风,{args} 是我大哥')s.connect(animal, sender='大象')if "__main__" == __name__:for i in ['狮子', '大象', '大鹏']:s.send(i)

2.5 装饰器用法

除了可以函数注册之外还有更简单的信号注册方法,那就是装饰器。

from blinker import signals = signal('king')@s.connect
def animal_one(args):print(f'我是小钻风,今天的口号是: {args}')@s.connect
def animal_two(args):print(f'我是大钻风,今天的口号是: {args}')if "__main__" == __name__:s.send('大王叫我来巡山,抓个和尚做晚餐!')

2.6 可订阅主题的装饰器

connect的注册方法用着装饰器时有一个弊端就是不能够订阅主题,所以有更高级的connect_via方法支持订阅主题。

from blinker import signals = signal('king')@s.connect_via('大象')
def animal(args):print(f'我是小钻风,{args} 是我大哥')if "__main__" == __name__:for i in ['狮子', '大象', '大鹏']:s.send(i)

2.7 检查信号是否有接收者

如果对于一个发送者发送消息前要准备的耗时很长,为了避免没有接收者导致浪费性能的情况,所以可以先检查某一个信号是否有接收者,在确定有接收者的情况下才发送,做到精确。

from blinker import signals = signal('king')
q = signal('queue')def animal(sender):print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')s.connect(animal)if "__main__" == __name__:res = s.receiversprint(res)if res:s.send()res = q.receiversprint(res)if res:q.send()else:print("孩儿们都出去巡山了")
{4511880240: <weakref at 0x10d02ae80; to 'function' at 0x10cedd430 (animal)>}
我是小钻风,大王回来了,我要去巡山
{}
孩儿们都出去巡山了

2.8 检查订阅者是否订阅了某个信号

也可以检查订阅者是否由某一个信号

from blinker import signals = signal('king')
q = signal('queue')def animal(sender):print('我是小钻风,大王回来了,我要去巡山')s.connect(animal)if "__main__" == __name__:res = s.has_receivers_for(animal)print(res)res = q.has_receivers_for(animal)print(res)
True
False

3 基于 blinker 的 Flask 信号

Flask 集成 blinker 作为解耦应用的解决方案。在 Flask 中,信号的使用场景如:请求到来之前,请求结束之后。同时 Flask 也支持自定义信号。

3.1 简单 Flask demo

from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
def index():return 'hello blinker'if __name__ == '__main__':app.run()

访问127.0.0.1:5000时,返回给浏览器hello blinker

3.2 自定义信号

因为 Flask 集成了信号,所以在 Flask 中使用信号时从 Flask 中引入。

from flask import Flask
from flask.signals import _signalsapp = Flask(__name__)s = _signals.singal('msg')def QQ(args):print('you have msg from QQ')s.connect(QQ)@app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
def index():s.send()return 'hello blinker'if __name__ == '__main__':app.run()

3.3 Flask自带信号

在 Flask 中除了可以自定义信号,还可以使用自带信号。Flask 中自带的信号有很多种,具体如下:

请求
request_started = _signals.signal('request-started')                # 请求到来前执行
request_finished = _signals.signal('request-finished')              # 请求结束后执行模板渲染
before_render_template = _signals.signal('before-render-template')  # 模板渲染前执行
template_rendered = _signals.signal('template-rendered')            # 模板渲染后执行请求执行
got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception')    # 请求执行出现异常时执行
request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down')      # 请求执行完毕后自动执行(无论成功与否)
appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down') # 请求上下文执行完毕后自动执行(无论成功与否)请求上下文中
appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed')            # 请求上下文push时执行
appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped')            # 请求上下文pop时执行message_flashed = _signals.signal('message-flashed')                # 调用flask在其中添加数据时,自动触发

下面以请求到来之前为例,看 Flask 中信号如何使用

from flask import Flask
from flask.signals import _signals, request_started
import timeapp = Flask(__name__)def wechat(args):print('you have msg from wechat')# 从flask中引入已经定好的信号,注册一个函数
request_started.connect(wechat)@app.route('/',methods=['GET','POST'],endpoint='index')
def index():return 'hello blinker'if __name__ == '__main__':app.run()

当请求到来时,Flask 会经过request_started 通知接受方,就是函数wechat,这时wechat函数先执行,然后才返回结果给浏览器。

但这种使用方法并不是很地道,因为信号并不支持异步方法,所以通常在生产环境中信号的接收者都是配置异步执行的框架,如 Python 中大名鼎鼎的异步框架 celery。

4 总结

信号的优点:

  1. 解耦应用:将串行运行的耦合应用分解为多级执行

  2. 发布订阅者:减少调用者的使用,一次调用通知多个订阅者

信号的缺点:

  1. 不支持异步

  2. 支持订阅主题的能力有限

各位伙伴们好,詹帅本帅搭建了一个个人博客和小程序,汇集各种干货和资源,也方便大家阅读,感兴趣的小伙伴请移步小程序体验一下哦!(欢迎提建议)

推荐阅读

牛逼!Python常用数据类型的基本操作(长文系列第①篇)

牛逼!Python的判断、循环和各种表达式(长文系列第②篇)

牛逼!Python函数和文件操作(长文系列第③篇)

牛逼!Python错误、异常和模块(长文系列第④篇)

Python 强大的信号库 blinker 入门教程相关推荐

  1. python自然语言处理案例-Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

    本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP).本教程将会使用 Python NLTK ...

  2. Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

    @本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在这篇文章中,我们将基于 Python ...

  3. Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程

                                                               NLP (Natural Language Processing):自然语言处理 ...

  4. 强大的 Python 信号库:blinker 入门教程

    这是「进击的Coder」的第 543 篇技术分享 作者:金色旭光 来源:https://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/15426970.html " 阅读本文 ...

  5. python使用教程pandas-Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作

    pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程. pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结 ...

  6. Python强大的Pandas库—数据艺术家

    Python强大的Pandas库-数据艺术家 日期:2021/4/21 作者:就叫易易好了 pandas是Python中的一个库,是一个强大的分析结构化数据集. pandas中的常见的数据结构有两种: ...

  7. python做数据处理软件_程序员用于机器学习编程的Python 数据处理库 pandas 入门教程...

    入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据,包括: · 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 · 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. · 具有行列标签的任意矩阵数据( ...

  8. python输入城市找省份_Python入门教程(1)

    人生苦短,我用Python! Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于2020年12月09日底发明,第一个公开发行 ...

  9. python 画风场 scipy_Python库之SciPy教程

    SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学.科学以及工程计算中常用的库函数.例如线性代数.常微分方程数值求解.信号处理.图像处理.稀疏矩阵等等.由于其涉及的领域众多.本书没有能力对其一一的 ...

最新文章

  1. libtorch 加载失败
  2. zabbix 监控项自动发现过滤_通过Zabbix的自动发现(规则)自动创建监控项
  3. Resco Photo Viewer for WinCE6.0
  4. Matlab归一化函数(mapminmax)
  5. 前端学习(97):psd切图流程
  6. Spring Boot使用@Async实现异步调用:ThreadPoolTaskScheduler线程池的优雅关闭
  7. mac无法下载python_无法在Mac上安装Python包(gcc4.0错误)
  8. 开始使用 TypeScript
  9. flashfxp v3.3.4(build1109)的密钥
  10. 苹果开发者申请-创建证书签名请求
  11. 设置Windows10系统下电脑屏幕自动关闭的时间(只关闭屏幕,电脑主机不关机)
  12. CDA数据分析师认证证书含金量不断提高,成数据分析入门新刚需!
  13. C语言实现任意函数求不定积分
  14. 迈卡名车茂品牌LOGO全新升级
  15. Java操作Redis客户端
  16. 人机博弈小游戏(Java)
  17. 让1.6亿美元的公司导致破产被50万美元贱卖的无解的Python bug
  18. 【图像融合学习笔记001】图像融合论文及代码网址整理总结(1)——多聚焦图像融合
  19. Maemo Linux手机平台系列分析:(16) Maemo应用开发: GTK+基础
  20. 安装Calligra Suite ubuntu

热门文章

  1. django写原生sql语句
  2. 写1行代码影响1000000000人,这是个什么项目?
  3. mysql分库分表实战及php代码操作完整实例
  4. Git根据commitId查看提交内容:根据commitId查看某次提交的内容
  5. team网卡配置_Windows下的网卡Teaming 配置教程(图文)
  6. cad2014卡顿的解决方法_升级iOS14.1后出现卡顿、闪退?这3种方法可以解决
  7. with open新创建的文件在哪找_Python 简明教程——24,Python 文件读写
  8. html子布局不超出父布局,详解flex布局中保持内容不超出容器的解决办法
  9. 脚本启动Tomcat
  10. Eclipse中Spring插件:Spring Tool 4(aka Spring Tool Suite 4)插件安装